在人工智能領(lǐng)域的浩瀚星空中，DeepAI作為一家美國前沿的生成式AI供應(yīng)商，正以其獨(dú)特的視角和創(chuàng)新的技術(shù)引領(lǐng)著行業(yè)的變革。近日，DeepAI的CEO Kevin Baragona在2024T-EDGE創(chuàng)新大會暨鈦媒體財經(jīng)年會上，就當(dāng)前大模型行業(yè)的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)，分享了他的深刻見解。

Baragona首先回顧了過去一年中大模型行業(yè)的迅猛發(fā)展。他提到，從GPT-4到Turbo、4o再到o1，大模型的推理成本在短短一年內(nèi)實現(xiàn)了約10倍的下降，整個行業(yè)正以前所未有的速度提升推理速度并降低成本。然而，隨著算力的不斷疊加，一個不容忽視的問題逐漸浮出水面——由于全球數(shù)據(jù)總量的有限性，基礎(chǔ)大模型的Scaling Law法則開始遭遇挑戰(zhàn)，大模型的進(jìn)步速度開始放緩。

面對這一困境，Baragona給出了他的獨(dú)到見解。他強(qiáng)調(diào)，盡管數(shù)據(jù)資源的匱乏是當(dāng)前發(fā)展的主要瓶頸，但人類不應(yīng)止步于此。DeepAI正在探索一條新的路徑，即通過優(yōu)化模型架構(gòu)本身，特別是推理架構(gòu)，來突破這一限制。在這種新架構(gòu)下，雖然初始階段的推理時間、數(shù)據(jù)訓(xùn)練和測試時間會相對較長，但模型對數(shù)據(jù)量的要求會大幅降低。隨著推理模型各步驟的不斷優(yōu)化，推理速度將顯著提升，AI性能也將更加出色。

Baragona進(jìn)一步分享了DeepAI在生成式AI領(lǐng)域的成就。他提到，DeepAI提供了包括文生圖、文生視頻、音樂創(chuàng)作和開發(fā)人員API等一系列出色的工具，旨在讓個人創(chuàng)作者和企業(yè)都能輕松利用先進(jìn)的AI功能，實現(xiàn)創(chuàng)意和實用應(yīng)用的無限可能。他驕傲地展示了DeepAI在圖像生成技術(shù)上的突破，從最初的模糊不清到如今的攝影級清晰度，再到能夠生成現(xiàn)實中不存在的奇幻圖像，充分展現(xiàn)了AI的泛化能力和創(chuàng)新潛力。

同時，Baragona也回顧了人工智能發(fā)展的坎坷歷程。他提到，在深度學(xué)習(xí)技術(shù)得到廣泛認(rèn)可之前，整個行業(yè)曾經(jīng)歷了長達(dá)數(shù)十年的“寒冬期”，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)備受質(zhì)疑，從事相關(guān)研究的人員也常被外界調(diào)侃。然而，隨著GPT-3等劃時代產(chǎn)品的出現(xiàn)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的潛力被充分挖掘，人工智能迎來了前所未有的發(fā)展機(jī)遇。

在談到推動人工智能近年來迅猛發(fā)展的關(guān)鍵因素時，Baragona毫不猶豫地指出了計算成本的大幅下降。他解釋說，計算成本的降低使得研究人員能夠投入更多的計算資源，從而推動模型的訓(xùn)練與優(yōu)化。英偉達(dá)等公司在提供高效矩陣乘法運(yùn)算能力方面的成功，正是這一趨勢的生動寫照。

然而，Baragona也提醒人們關(guān)注人工智能發(fā)展帶來的社會關(guān)注和爭議。他提到，隨著人工智能技術(shù)的日益強(qiáng)大和普及，越來越多的人開始擔(dān)憂其潛在的危險性，呼吁對其進(jìn)行嚴(yán)格的監(jiān)管和限制。但與此同時，各國和企業(yè)又在競相投入資源，爭奪人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。這種矛盾的心態(tài)在行業(yè)內(nèi)普遍存在，使得人工智能的研究與開發(fā)變得更加保密。

盡管如此，Baragona仍然對人工智能的未來充滿信心。他相信，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和創(chuàng)新，人類將能夠充分挖掘數(shù)據(jù)資源的潛力，不斷優(yōu)化計算資源的利用效率，從而推動更大規(guī)模、更強(qiáng)大的模型不斷涌現(xiàn)。在這個過程中，DeepAI將繼續(xù)發(fā)揮其引領(lǐng)作用，為人工智能的未來發(fā)展貢獻(xiàn)自己的力量。